El miedo de las empresas a perder visibilidad orgánica: qué dice la encuesta y cómo actuar

En un momento en que la búsqueda en internet está cambiando a gran velocidad por la incorporación de herramientas de inteligencia artificial, una encuesta reciente pone cifras sobre una inquietud que muchos responsables de marketing ya percibían: casi el 90 % de las empresas temen perder visibilidad orgánica a medida que la IA transforma la forma en la que los usuarios encuentran información. La encuesta, recopilada y comentada por Search Engine Land, muestra no solo el nivel de preocupación, sino también las reacciones —desde la inversión en “AI SEO” hasta planes de aumentar presupuesto— que las empresas están tomando ante este nuevo paisaje.

A continuación desglosamos los hallazgos principales, las razones del miedo, las consecuencias prácticas para empresas y agencias, y un plan de acción pragmático para proteger y adaptar la visibilidad online.

Qué dijo la encuesta: las cifras clave

Los puntos más relevantes extraídos del informe y comentados por los analistas son:

• ~90 % de las empresas encuestadas afirman estar preocupadas por la pérdida de visibilidad orgánica conforme la IA entra en la experiencia de búsqueda.
• Un 85.7 % ya está invirtiendo en lo que se denomina “AI SEO” (optimización pensando en modelos de lenguaje y descubrimiento por IA).
• 61.2 % de las empresas planean aumentar su gasto en SEO, lo que indica que muchas organizaciones ven la solución no en abandonar el SEO tradicional, sino en evolucionarlo.

Estas cifras resumen una doble realidad: nerviosismo elevado ante la disrupción y, simultáneamente, voluntad de invertir para adaptarse.

¿Por qué tienen miedo las empresas?

El temor tiene raíces técnicas y comerciales:

1. Resultados “zero-click” y resúmenes generados por IA: las interfaces de búsqueda con respuestas generadas por modelos de lenguaje (AI Overviews, snippets avanzados, asistentes conversacionales) tienden a ofrecer la información directamente, reduciendo la necesidad de que un usuario haga clic en el enlace de una web. Estudios y reportes recientes muestran caídas relevantes en el tráfico por este fenómeno, especialmente en medios de noticias.
2. Desplazamiento de la autoridad: si las respuestas provienen del propio motor/servicio AI y no de la página de origen, la marca y el dominio pierden la oportunidad de construir relación con el usuario (marca, conversión, suscripción). Eso puede afectar métricas de negocio que van más allá del ranking: ingresos, leads y reconocimiento.
3. Cambio en las señales de ranking: los modelos de IA pueden priorizar información estructurada, respuestas breves y contenido diseñado para “resúmenes”, en lugar de contenido extenso pensado para rendimiento en SERPs tradicionales. Esto obliga a re-pensar formatos, estructura e intención de búsqueda.

Consecuencias prácticas para las empresas

Las empresas que no actúen pueden enfrentarse a:

• Reducción de tráfico orgánico y, por ende, de oportunidades de conversión que antes llegaban desde búsquedas informacionales.
• Necesidad de diversificar canales: si la búsqueda tradicional deja de ser la principal fuente de descubrimiento, habrá que fortalecer redes sociales, email, afiliación, partnerships y tráfico directo.
• Reconfiguración de KPIs: métricas como “posición media” pueden perder relevancia frente a indicadores que midan visibilidad en sistemas AI, impresiones en asistentes y volumen de menciones en modelos de generación (por ejemplo, “AI brand mentions”).

Recomendaciones: cómo proteger y recuperar visibilidad

A continuación, un plan operativo que puede aplicar cualquier responsable de marketing o dueño de empresa:

1) Medir y ampliar la definición de “visibilidad”

No solo monitorices posiciones en SERPs clásicas. Incorpora métricas que midan:

• Apariciones en respuestas generadas (cuando sea posible medirlas).
• Menciones de marca en plataformas que alimentan modelos (documentación, bases de datos públicas, resúmenes).
• Tráfico conversacional (tráfico procedente de asistentes, widgets o APIs).
  Estas nuevas métricas permiten ver la visibilidad más allá del clic.

2) Optimizar contenido pensando en la IA (AI-first content)

• Fragmenta la información: crea “píldoras” de contenido (respuestas cortas, definiciones, FAQs) que los modelos pueden citar como citas directas.
• Estructura semántica y datos estructurados: Schema, Open Graph y JSON-LD ayudan a que la información sea parsable por agentes y modelos.
• Se útil y único: modelos de IA prefieren fuentes confiables y con autoridad; aporta datos originales (estudios, cifras, casos) que sean citables.

3) Apostar por la experiencia de marca fuera del clic

Si algunas búsquedas generan respuestas directas, convierte otros canales en motores de conversión:

• Landing pages pensadas para complementar la respuesta AI (no repetirla), con fuerte llamada a la acción.
• Estrategias de retención (newsletter, micro-contenido exclusivo) que capten a usuarios que ya conocieron tu marca por una respuesta AI.

4) Invertir en “AI SEO” con criterio

No todo lo que se vende como “AI SEO” es mágico. Prioriza:

• Herramientas que ofrezcan medición real (cómo aparece tu contenido ante modelos).
• Equipos que combinen expertos SEO y especialistas en IA/ML para traducir señales técnicas a contenido accionable. Recuerda que la automatización ayuda, pero la estrategia humana es clave.

5) Pruebas constantes y adaptativas

Diseña experimentos A/B para:

• Validar si fragmentos cortos mejoran impresiones en respuestas AI.
• Medir el impacto de añadir datos originales (estudios o benchmarks) sobre citas y referencias.
  La velocidad de aprendizaje será una ventaja competitiva en este entorno cambiante.

Casos y ejemplos (breves)

• Medio de noticias: algunos editores han visto descensos de tráfico cuando los resúmenes AI sustituyen al click; su respuesta ha sido crear micro-visualizaciones y contenido exclusivo detrás de muro para monetizar la audiencia que sí llega. (ver análisis sobre impacto a medios).
• Marca B2B: una empresa tecnológica incorporó datos originales (benchmarks trimestrales) en JSON-LD; en seis meses aumentó menciones en resúmenes y mantuvo leads cualificados a pesar de menor tráfico orgánico. (ejemplo ilustrativo basado en tendencias de mercado).

Riesgos y límites de la adaptación

• Dependencia de plataformas: confiar exclusivamente en aparecer en respuestas AI te hace dependiente del proveedor del modelo. Es estratégico aparecer, pero no poner todo el negocio ahí.
• Calidad vs cantidad: producir fragmentos para “que te cite la IA” sin aportar valor real puede funcionar a corto plazo, pero erosiona la marca y no fomenta la conversión. La calidad sigue siendo rentable.

El SEO no desaparece, se redefine

La encuesta que reveló que ~90 % de las empresas teme perder visibilidad no es una condena, sino un llamado a la transformación: el SEO pasa de ser solo optimización para motores a optimización para sistemas de descubrimiento. Eso exige nuevas métricas, nuevas tácticas (contenido fragmentado, datos estructurados, autoridad basada en evidencia) y una mentalidad que combine creatividad humana con capacidades de IA. Las empresas que lideren este cambio no solo mitigarán el riesgo de perder visibilidad: podrán capturar nuevas formas de descubrimiento y convertirlas en ventaja competitiva.